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Qu’est-ce que la data science ?

La data science est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes scientifiques, des processus, des algorithmes et des systèmes pour exploiter des données. Les data scientists associent diverses compétences (connaissances en statistiques, informatique et commerce) pour analyser les données collectées à partir du Web, des smartphones, des capteurs, auprès des clients et d’autres sources.

La data science révèle des tendances et fournit des informations que les entreprises peuvent utiliser pour prendre de meilleures décisions et créer des produits et des services plus innovants. Les données sont le fondement de l’innovation, mais leur valeur provient des informations que les data scientists peuvent puiser, puis exploiter.

 

Outils pour les data scientists

Les data scientists utilisent de nombreux types d’outils, mais plus couramment les blocs-notes open source, qui sont des applications Web permettant d’écrire et d’exécuter du code, de visualiser des données et d’afficher les résultats, le tout dans le même environnement. Jupyter, RStudio et Zepplin font partie des logiciels les plus populaires. Les logiciels de bloc-notes sont très utiles pour effectuer des analyses, mais ils ont leurs limites lorsque les data scientists doivent travailler en équipe. Les plateformes de data science ont été développée pour résoudre ce problème.

Data Science et croissance des données

Data Science et croissance des données

La technologie moderne a permis la création et le stockage de quantités croissantes d’informations, ce qui a fait grimper le volume de données. On estime que 90 % des données dans le monde ont été créées au cours des deux dernières années. Par exemple, les utilisateurs de Facebook importent 10 millions de photos toutes les heures. Le nombre d’appareils connectés dans le monde, appelé l’Internet des objets (IoT), devrait atteindre plus de 75 milliards d’ici 2025.

La richesse des données collectées et stockées par ces technologies peut apporter des avantages qui vont transformer les organisations et les sociétés du monde entier, mais uniquement si nous pouvons les interpréter. C’est là qu’intervient la data science.

Explorez cette infographie pour plus d’informations sur les données et la data science.

L’émergence du data scientist

L’émergence du data scientist

En tant que spécialité, la data science est récente. Elle est issue des domaines de l’analyse statistique et de l’extraction de données. Le Data Science Journal est apparu en 2002, publié par l’International Council for Science : Committee on Data for Science and Technology. En 2008, le titre de data scientist avait émergé et le domaine s’était rapidement développé. Depuis, il y a une pénurie de data scientists, même si de plus en plus de grandes écoles et d’universités proposent désormais des cursus en data science.

Un data scientist a pour mission d’élaborer des stratégies d’analyse des données, de préparer les données pour l’analyse, d’explorer, analyser et visualiser des données, de créer des modèles avec des données à l’aide de langages de programmation tels que Python et R, et de déployer ces modèles dans des applications.

Le data scientist ne travaille pas seul. En réalité, la data science est plus efficace lorsqu’une équipe y travaille. Outre un expert en données, cette équipe peut inclure un analyste commercial qui définit le problème, un ingénieur de données qui prépare les données et leur disponibilité, un architecte informatique qui supervise les processus et l’infrastructure sous-jacents, et un développeur d’application qui déploie les modèles ou résultats de l’analyse en applications et produits.

Comment la data science transforme les entreprises

Les équipes de data science exploitent les données pour améliorer les produits et services des organisations et ainsi leur conférer un avantage concurrentiel. Par exemple, les entreprises analysent les données collectées auprès des centres d’appels pour identifier les clients susceptibles de se désabonner, afin que le service marketing puisse prendre des mesures pour les fidéliser. Les entreprises de logistique analysent les tendances du trafic, les conditions météorologiques et d’autres facteurs pour améliorer les vitesses de livraison et réduire les coûts. Les entreprises de santé analysent les données des tests médicaux et les symptômes signalés pour aider les médecins à diagnostiquer les maladies plus tôt et à les traiter plus efficacement.

La plupart des entreprises ont fait de la data science une priorité et investissent massivement dans ce domaine. Dans la récente enquête de Gartner auprès de plus de 3 000 responsables informatiques, les personnes interrogées ont classé les analytiques et la business intelligence comme principales technologies de différenciation pour leur organisation. Les responsables informatiques interrogés considèrent que ces technologies sont stratégiques pour leur entreprise, ce qui explique qu’elles attirent la majorité des nouveaux investissements.

Processus de la data science

Processus de la data science

Le processus d’analyse et d’exploitation des données est itératif plutôt que linéaire, mais voici le flux de travail standard d’un projet de modélisation de données :

  • Planifier : définir un projet et ses résultats potentiels
  • Préparer : constituer l’environnement de travail en veillant à ce que les data scientists disposent des outils adaptés, ainsi que d’un accès aux données appropriées et à d’autres ressources telles que la puissance de calcul
  • Ingérer : charger les données dans l’environnement de travail
  • Explorer : analyser, explorer et visualiser les données
  • Modéliser : concevoir, former et valider des modèles afin qu’ils fonctionnent comme prévu
  • Déployer : déployer des modèles en production

Qui supervise le processus de data science ?

Qui supervise le processus de data science ?

Le processus de data science est généralement supervisé par trois types de responsables :

  • Chefs d’entreprise : Ces responsables travaillent avec l’équipe de data science pour définir le problème et élaborer une stratégie d’analyse. Ils peuvent être à la tête d’un secteur d’activité tel que le marketing, la finance ou la vente et diriger une équipe de data science. Ils travaillent en étroite collaboration avec le responsable informatique et de la data science pour veiller à la bonne livraison des projets.
  • Responsables informatiques : Les responsables informatiques senior sont responsables de la planification de l’infrastructure et de l’architecture qui soutiendra les opérations de data science. Ils surveillent en permanence les opérations et l’utilisation des ressources pour s’assurer que les équipes de data science fonctionnent efficacement et en toute sécurité. Ils peuvent également être responsables de la création et de la mise à jour des environnements pour les équipes de data science.
  • Responsables de data science : Ces responsables supervisent l’équipe de data science et leur travail quotidien. Ils composent des équipes dont ils sont capables d’équilibrer le développement avec la planification et le suivi de projet.

Défis de la mise en œuvre de la data science

Malgré les promesses de la data science et les énormes investissements dans les équipes de ce domaine, de nombreuses entreprises n’exploitent pas le plein potentiel de leurs données. Dans leur course pour recruter des talents et créer des programmes de data science, certaines entreprises ont constaté des flux de travail en équipe inefficaces, avec différentes personnes utilisant différents outils et processus qui ne fonctionnent pas bien ensemble. Sans une gestion centralisée rigoureuse, l’investissement pourrait ne pas être à la mesure des attentes des cadres dirigeants. Cet environnement chaotique présente de nombreux défis.

Les data scientists ne peuvent pas travailler efficacement. Les data scientists doivent souvent attendre qu’un administrateur informatique leur donne accès aux données et ressources dont ils ont besoin pour les analyser. Une fois cela fait, il arrive que l’équipe de data science traite les données à l’aide d’outils différents, voire incompatibles. Par exemple, un data scientist peut développer un modèle en utilisant le langage R, alors que l’application dans laquelle il sera utilisé est écrite dans un autre langage. C’est pourquoi le déploiement des modèles dans des applications pertinentes peut prendre des semaines, voire des mois.

Les développeurs d’applications n’ont pas de machine learning utilisable à leur disposition. Parfois, les modèles de machine learning reçus par les développeurs doivent être recodés ou ne sont pas prêts à être déployés dans des applications. Avec des points d’accès potentiellement inflexibles, il est impossible de déployer les modèles dans tous les scénarios et l’évolutivité est laissée au développeur de l’application.

Les administrateurs informatiques consacrent trop de temps au support. En raison de la prolifération des outils open source, le nombre de logiciels que le service informatique doit prendre en charge ne cesse de s’allonger. Un data scientist en marketing, par exemple, est susceptible d’utiliser des outils différents de celui travaillant dans la finance. Les équipes peuvent également avoir des flux de travail différents, ce qui signifie que le service informatique doit continuellement recréer et mettre à jour les environnements.

Les chefs d’entreprise sont trop éloignés de la data science. Les flux de travail de la data science ne sont pas toujours intégrés aux processus et aux systèmes de prise de décision de l’entreprise, ce qui complique la collaboration entre les chefs d’entreprise et les data scientists. Sans une meilleure intégration, les chefs d’entreprise ont du mal à comprendre pourquoi il faut tant de temps pour passer du prototype à la production, et ils sont moins susceptibles de soutenir les investissements dans des projets qu’ils perçoivent comme trop lents.

Émergence de la plateforme de data science

Émergence de la plateforme de data science

Les entreprises ont compris que sans une plateforme intégrée, le travail de data science était inefficace, non sécurisé et difficile à faire évoluer. Cette prise de conscience a conduit à l’émergence de plateformes de data science. Il s’agit de plateformes logicielles autour desquelles se déroulent toutes les tâches de data science. Une plateforme bien conçue élimine bon nombre des problèmes liés à la mise en œuvre de la data science et aide les entreprises à transformer leurs données en informations exploitables plus rapidement et plus efficacement.

Avec une plateforme centralisée, les data scientists peuvent travailler dans un environnement collaboratif en utilisant leurs outils open source préférés, car leur travail est synchronisé par un système de contrôle de version.

Changez votre entreprise grâce à une plateforme de data science qui promeut l’autosuffisance.

Avantages d’une plateforme de data science

Avantages d’une plateforme de data science

Une plateforme de data science réduit la redondance et encourage l’innovation en donnant la possibilité aux équipes de partager le code, les résultats et les rapports. Elle supprime les goulets d’étranglement dans le flux de travail en simplifiant la gestion et en utilisant des outils, des structures et une infrastructure open source.

Par exemple, une plateforme de data science peut permettre aux data scientists de déployer des modèles sous forme d’API, ce qui en facilite l’intégration dans les différentes applications. Les data scientists peuvent accéder aux outils, aux données et à l’infrastructure sans passer par le service informatique.

La demande pour des plateformes de data science a explosé sur le marché. Dans les faits, le marché des plateformes devrait croître à un taux annuel composé de plus de 39 % au cours des prochaines années et devrait atteindre 385 milliards de dollars d’ici 2025.

Si vous êtes prêt à explorer les atouts des plateformes de data science, vous devez prendre en compte certaines fonctionnalités essentielles :

  • Choisissez une interface utilisateur basée sur un projet qui encourage la collaboration. . La plateforme doit permettre aux collaborateurs de travailler ensemble sur un modèle, de la conception au développement final. Elle doit aussi permettre un libre accès aux données et ressources à chaque membre de l’équipe.
  • Priorisez l’intégration et la flexibilité. Assurez-vous que la plateforme prend en charge les outils open source les plus récents, ainsi que les fournisseurs de contrôle de version courants tels que GitHub, GitLab et Bitbucket, et propose une intégration étroite avec d’autres ressources.
  • Ajoutez des fonctionnalités de niveau entreprise. Assurez-vous que la plateforme s’adapte à l’évolution de votre entreprise à mesure que votre équipe s’agrandit. La plateforme doit être hautement disponible, disposer de contrôles d’accès robustes et prendre en charge un grand nombre d’utilisateurs simultanés.
  • Faites de la data science un service en libre accès. Recherchez une plateforme qui simplifie l’informatique et l’ingénierie, et permet aux data scientists de créer des environnements instantanément, de suivre leur travail et de déployer facilement des modèles en production.

Les entreprises ont des difficultés à trouver des talents en data science

La recherche et le recrutement de talents constituent le principal obstacle auquel les entreprises sont confrontées lorsqu’elles souhaitent utiliser la data science pour obtenir un avantage concurrentiel. Dans une récente enquête de McKinsey & Company, la moitié des cadres, toutes régions et tous secteurs d’activité confondus, ont déclaré avoir plus de difficulté à recruter des experts en analyse que des talents en tout autre type de compétence. La rétention est également un problème pour 40 % des personnes interrogées.

McKinsey indique qu’en plus des data scientists, d’autres catégories dans l’analyse sont en pénurie sur le marché. Il manque notamment des collaborateurs qualifiés capables d’identifier l’application de data science adaptée à la résolution des problématiques commerciales, ainsi que des personnes qualifiées en visualisation de données.

Indeed.com, Glassdoor et Bloomberg démontrent aussi l’existence d’une demande importante en talents en data science :

  • Les offres d’emploi pour des data scientists sur Indeed.com ont augmenté de 75 % entre janvier 2015 et janvier 2018. La recherche pour des postes de data scientist a augmenté de 65 %, selon Bloomberg.
  • Glassdoor estime que la demande de data scientists en 2018 a dépassé l’offre de 50 %.
  • Glassdoor a classé le poste de data scientist comme premier emploi en Amérique, pour la troisième année consécutive.

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